摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
第1章 绪论 | 第12-22页 |
·课题的研究意义 | 第12-13页 |
·麻醉深度评价与监测方法概述 | 第13-20页 |
·临床麻醉深度的研究背景 | 第14页 |
·麻醉深度评价方法的发展 | 第14-16页 |
·麻醉深度监测方法 | 第16-19页 |
·存在的问题 | 第19-20页 |
·研究目的 | 第20页 |
·论文内容安排 | 第20-22页 |
第2章 体征信号特征与分析方法 | 第22-46页 |
·关键体征信号 | 第22-27页 |
·脑电信号 | 第22-25页 |
·心电信号 | 第25-27页 |
·信号处理分析方法 | 第27-44页 |
·数学形态学 | 第27-29页 |
·经验模式分解和希尔伯特黄变换 | 第29-39页 |
·近似熵、样本熵和多尺度熵 | 第39-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第3章 体征信号滤波算法研究 | 第46-65页 |
·基于形态学的心电信号滤波算法 | 第47-55页 |
·形态学滤波算法的改进 | 第47-48页 |
·基于形态学的约束适应QRS提取算法 | 第48-51页 |
·基于形态学和EMD的心电信号滤波算法 | 第51-55页 |
·基于经验模式分解的脑电信号滤波算法 | 第55-63页 |
·EMD、EEMD、CEEMD和MEMD方法的比较 | 第57-60页 |
·基于MEMD和样本熵的眼电信号滤波算法 | 第60-63页 |
·本章小结 | 第63-65页 |
第4章 麻醉深度评价方法研究 | 第65-99页 |
·心率变异性 | 第65-71页 |
·人体自主神经系统简介 | 第65-66页 |
·心率变异性 | 第66-68页 |
·心率变异性的分析方法 | 第68-71页 |
·基于HHT的血流变异性麻醉深度评价方法 | 第71-84页 |
·血流变异性 | 第72-73页 |
·基于HHT的血流变异性麻醉深度评价指标 | 第73-74页 |
·临床数据分析 | 第74-83页 |
·结论 | 第83-84页 |
·基于脑电信号多尺度熵的麻醉深度评价方法 | 第84-97页 |
·近似熵、样本熵和多尺度熵在麻醉监测中的应用 | 第85-88页 |
·多尺度自适应重采样熵 | 第88-97页 |
·本章小结 | 第97-99页 |
第5章 麻醉深度分析系统 | 第99-109页 |
·临床数据采集过程 | 第99-100页 |
·系统设计 | 第100-101页 |
·系统描述 | 第101-105页 |
·主界面 | 第101-102页 |
·在线分析 | 第102-103页 |
·离线分析 | 第103-104页 |
·手术信息录入 | 第104-105页 |
·临床数据分析结果 | 第105-108页 |
·本章小结 | 第108-109页 |
第6章 总结与展望 | 第109-112页 |
·全文的主要工作和创新点 | 第109-111页 |
·下一步的工作 | 第111-112页 |
致谢 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-123页 |
作者在攻读博士学位期间发表的学术论文和其它相关研究成果 | 第123页 |